指标管理常见问题及其解决方案(指标管理系统难点分析)全程干货

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统计数据数据分项是统计数据数据化管理工作的核心思想之一,从事统计数据数据工作的同学相信都经历过以下场景:1.经营形式预测动员大会上,商品和营运的汇报内容都包含了AppMAU分项,但是统计数据数据却不那样,老板“什么情况,谁的统计数据数据是准的!”2.统计数据数据建模网络平台上,经营形式概述网页上有一个分项叫券后销售收入,营销概述有一个分项叫代金券减免销售收入,两个分项什么关系呢,统计数据数据完全相同(分项舰炮那样,中文名称不那样)

3.统计数据数据商品上许多分项看中文名称并不认知分项含义,分项文件格式保护,实体店传播,想证实一个分项的统计数据方法论要几经周转一、分项管理工作的关键点难题同名完全相同义词,分项中文名称完全相同,统计数据舰炮不完全一致,缺乏重新命名规范化限制,完全相同销售业务仅从自己职能部门出发,缺乏全局视角,如财务舰炮的销售收入要严格依照严谨的方法论排序注册资本金骗梭的每一分钱,而商品/营运端则更多考量转化效果,但在各自的KPI监控报表中,都把分项重新命名为销售收入

同义词完全相同名,分项统一方法论完全一致,但完全相同商品重新命名不完全一致,完全相同阶段、或完全相同销售业务方/商品经理对分项重新命名完全相同,引致在完全相同统计数据数据商品网页,同一分项完全相同名舰炮不清晰,只是代名词再算数两遍,如活跃用户数量:访问用户数量重新命名难认知,表音不清含糊,或过于专业化仅分项建立人才可以懂。

比如转换率分项,有创单转换率、成有转换率,间接叫转换率时效性就非常差方法论不准确,分项舰炮叙述有误,比如UV分项,舰炮叙述为“依照设备ID去重”,实际上完全相同网络平台去重方法论并不完全一致,如微信小程序依照UnionID去重、APP依照DeviceID去重,PC和H5依照loginkey去重。

统计数据数据难追溯,统计数据数据商品分项统计数据数据作者缺乏直观的信道追踪能力,分项统计数据数据异常难题摸查透过翻代码去看统计数据数据作者,路径长,费时久,早上销售业务反馈分项难题,摸查出结论后可能半天就过去了统计数据数据质量差,分项管理工作常见的难题综合在一起,往往会引致销售业务对统计数据数据分项的忠诚度打折扣,发现统计数据数据波动后,第一反应是先和统计数据数据职能部门证实统计数据数据是不是有难题,而不是去考量销售业务上答变动。

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二、分项管理工作网络平台软件系统1.分项管理工作系统设计思路分项化管理工作的概念许多年前就存在,各个互联网公司都在工程建设自己的管理工作网络平台,学习了许多关于分项管理工作系统工程建设的文章会发现,做的事大同小异主要是围绕分项管理工作的关键点难题,以阿里的OneData理论为方法论依据,完全相同的事只要做两遍,剩下的是提供商品化的软件系统,让分项工程建设、分项F83E43Se更加的规范化和高效。

主要包括:建立分项生产协同机制,分项的诞生要经过需求申请、审核、统计数据数据开发、上线应用流程,Briouze分项建立过程,避免分项工程建设的主观性带来的“污染”制定分项重新命名、舰炮说明规范化,依照原子分项+销售业务限定+统计数据层次的形式,将准则集成到网络平台内,透过系统准则来把控分项输入

分项词典线泽姆良,解决实体店文件格式(excel)管理工作分项存在的共享难、更新不及时、权限管控缺失等难题分项统计数据数据方法论存取,即除了保护分项的销售业务元统计数据数据外,还要建立分项的技术元统计数据数据,分项统计数据数据从别的数学模型、别的表头、何种排序方法论得到

分项输入,分项管理工作最大的价值还是为统计数据数据商品提供统计数据数据输入,将Hive层数学模型同步到MySQL、Greenplumn、Kylin、CK等查阅性能更佳可以以单响应的查阅引擎,透过接口调用JDBC连接形式间接获取统计数据数据。

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2.分项管理工作网络平台商品功能

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(1)分项词典目标:分项销售业务元统计数据数据、技术元统计数据数据信息查阅和检索,在线、共享式的分项词典,方便用户快速找到目标分项,确定统计数据舰炮,申请权限,间接F83E43Se统计数据数据,提供一站式分项应用服务。

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分项列表:提供所有公开分项列表展示,元统计数据数据不设权限,使用时需获得授权,以促进分项共享、减少重复开发列表展示最关键信息,列表表头默认展示最关键信息,可以设置表格表头,操作列固定分项操作:查看和编辑到分项详情页,查看网页是禁用状态。

当有分项权限时,可以间接使用,无权限需要申请权限更多操作包括:删除、监控、血缘查阅等功能添加分项:分项开发人员间接进入分项编辑网页,其他角色进入分项需求申请弹窗开发者角色需要填写分项的销售业务基础信息,并存取统计数据数据源。

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分项应用:分项经过预测/商品验证透过后,即可在分项词典列表中查看,用户可申请权限使用分项输入到其他统计数据数据商品,由系统拼接每个分项和应用形式对应的查阅SQL,生成API接口,应用端每次只需要传入分项标识、Where条件(筛选条件)、GroupBY表头(层次),即可获取对应分项和层次的统计数据数据。

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(2)分项需求流程要想达到分项舰炮的统一,还需要建立销售业务、统计数据数据商品、统计数据数据开发、统计数据数据预测、应用开发的协同机制所有销售业务都可以提交分项需求,但需要经过分项审核进行评审审核,证实分项是否已经存在、需求是否明确,评审透过后,由统计数据数据开发进行分项配置,如果分项所需的统计数据数据数学模型已经存在,可以间接进行配置,否则需要先进行ETL工作,构建数学模型,统计数据数据开发配置分项并自测完成后,交付统计数据数据测试人(统计数据数据商品兼任或专职QA),证实没难题后,分项上线。

销售业务开发接入应用到统计数据数据商品网页详细工作流转见下图:

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相应的,分项管理工作网络平台的用户需要划分为以下几类角色:普通用户:可以申请分项需求,查看分项舰炮,使用自己有权限的分项分项审核员:负责审核用户提交的分项需求,一般由统计数据数据预测师、统计数据数据商品或统计数据数据开发担任分项开发人员:统计数据数据开发担任,负责分项生产、运维及管理工作

统计数据数据测试:验证统计数据数据准确性,一般统计数据数据商品或预测担任超级管理工作员:网络平台管理工作员(3)统计数据数据集管理工作统计数据数据集管理工作和数仓工程建设数学模型管理工作的区别是:数仓数学模型工程建设是面向主题的,而分项管理工作的统计数据数据集模块一般是面向预测的,联系是数仓数学模型可以作为统计数据数据集的统计数据数据源,在预测应用时,在进行数学模型的关联。

分项基于统计数据数据集进行方法论准则配置后,在统计数据数据商品端输入,因而在查阅性能方面要求更高,因此统计数据数据集模块另一个作用就是把Hive层数学模型推送到MySQL、Clickhouse、Greenplum等适合OALP即席查阅预测的引擎。

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统计数据数据集建立过程支持SQL代码模式和数学模型建模配置两种模式,统计数据数据集支持权限审批流程设置,默认审批流一般为销售业务发起,发起方上级审批(确定的确有必要使用),统计数据数据集负责人审批还有一种场景是统计数据数据集是数仓人员为某销售业务线建立,使用权限的审批该有销售业务负责人审批,或者加入其它个性化流程,此时选择自定义审批流程可以支持用户自己定义审批节点及审核人。

关联层次:统计数据数据集数学模型用到层次表头枚举值映射操作即建立数学模型层次表头与层次表表头映射关系,分项应用到对应层次时,间接获取枚举值(4)血缘查阅分项血缘是指可以信道追踪分项统计数据数据加工的作者,以及输入的报表或API应用,当销售业务端质疑分项异常或需要证实分项舰炮时,可以基于血缘工具找到产出表,以及最源头的统计数据数据作者。

同时,当统计数据数据质量监控测发现统计数据数据质量难题时,可以及时反馈到下游应用,应用端对用户进行提醒,避免错误的统计数据数据给用户带来负面的决策影响通常统计数据数据血缘是服务于整个统计数据数据中台体系,所以分项网络平台可以F83E43Se公共的血缘查阅能力,没必要单独工程建设,只需要把网络平台内的数学模型、统计数据数据集、分项、应用的关系统计数据数据采集好,反馈给血缘模块,血缘模块进行统计数据数据信道扩展即可。

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(5)系统管理工作系统管理工作提供资源权限管理工作、用户权限管理工作、统计数据数据权限管理工作的功能,即透过管理工作和追踪某一分项有哪些用户有权限,或者某一用户有哪些资源权限,来保证用户只有权限看到相应的统计数据数据,以此来保证统计数据数据安全系统管理工作主要包括:。

资源管理工作:分项资源、统计数据数据集资源、层次资源的引用次数、访问频率,可直观展现资源的使用情况以及权限范围;统计数据数据权限:主要是分项、层次以及统计数据数据集的表头权限管控,比如订单数分项可以区分地域层次,完全相同城市的城市经理只可以查看自己所负责的区域,因此需要对区域层次的层次值进行权限管控。

用户管理工作:查看用户信息,以及所拥有的资源范围,并对用户角色、权限进行管理工作和存取角色管理工作:主要是解决批量管理工作用户权限的难题,比如给营运角色开通对应权限后,存取这个角色的用户都具有完全相同的权限,不需要再逐个开通。

角色管理工作解决通用权限需求,用户自定义申请或资源权限存取解决个性化权限需求三、分项管理工作网络平台彻底解决统计数据数据舰炮不完全一致的难题吗?从分项管理工作网络平台提供的软件系统可以看出,主要是分项工程建设流程的规范化化,以及分项生产到应用流程的全信道商品化。

流程的规范化化涉及一个分项需求在完全相同工种之间的需求流转,在系统初期分项上线效率整体还是比较低的再者就是统计数据数据中台的思想是提高统计数据数据输入效率,许多统计数据数据中台的商品软件系统会包括自主BI统计数据数据商品,即商品和营运可以间接基于统计数据数据集进行拖拽式的预测和建模报表配置。

规范化化和自助化存在交叉和冲突不做分项统一管理工作,分项永远是错综混乱,分项标准化,一定程度又会影响统计数据数据预测的时效性,那到底该如何权衡,或者确定好分项管理工作网络平台的目标和边界呢?分项的工程建设是需要长期的积累和完善的,可能规范化化的初期会有一段时间的阵痛期,但随着网络平台内分项的丰富,新增的需求可能会越来越少,即可以确定的是对于销售业务条线多的企业是需要将分项统一管理工作,对于在公共层面的通用分项,必须由分项管理工作网络平台统一生产和管理工作。

而对于一些销售业务临时性、个性化强的分项或者统计数据数据报表需求,可以基于自助BI工具,以及SQL取数工具等,快速自助化获取所需的统计数据数据即可比如,某营运职能部门需要对端午节新上线的一个盲盒活动进行统计数据数据监控预测,间接基于盲盒统计数据数据数学模型,利用自助预测进行建模配置的效率远远高于先生产分项,再利用分项的流程。

四、总结分项管理工作网络平台是可以帮助企业进行分项规范化化管理工作的有效工具,但规范化化带来的牺牲就是流程的冗长和效率难题对于共用的分项以及缓慢变化的销售业务,可以基于系统进行管理工作和保护,而对于小范围的销售业务条线以及时效性要求更高的销售业务场景,可以用自助BI等商品加以辅助,但最终的原则一定是公共分项系统化管理工作、流程化生产。

另外,分项输入应用场景方面,还可以继续扩展如分项波动监控、预测报告自动生成推送等能力,把分项管理工作网络平台作为统计数据数据中台能力的出口之一,不断完善系统功能

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